農地規?；瘜r業科研生產率效應的影響研究*

陳 鳴，周發明

(1.南華大學經濟管理學院，湖南衡陽 421001； 2.湖南農業大學經濟學院，長沙 410128；3.湖南人文科技學院，婁底 417000)

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·資源利用·

農地規?；瘜r業科研生產率效應的影響研究*

陳 鳴1， 2，周發明2， 3

(1.南華大學經濟管理學院，湖南衡陽 421001； 2.湖南農業大學經濟學院，長沙 410128；3.湖南人文科技學院，婁底 417000)

文章以農地流轉為研究視角，基于中國1988～2012年31個省域面板數據，綜合運用固定效應模型與動態門限回歸模型，檢驗農業科技投入對農業生產效率的驅動作用。固定效應模型的分析結果表明，科技投入對農業生產效率提升的效果，受到農地規模的制約； 隨后的動態面板門限模型顯示，以戶均農地規模表示的農地流轉值存在兩個顯著的門限。當戶均農地規模低于第一個門限值時，科技投入對農業生產效率的影響微弱。隨著農地流轉的推進，科技促農的效果逐步增強。但當農地面積跨越第二個門限，科技促農系數又降低。因此，在中國農業科技投入有限的常態約束下，應以農地流轉政策為契機，協調好農地流轉與科技投入的關系而非一味加大科技投入，優化農業科研的區域空間布局，增強科技對中國農業的驅動作用。同時也應采取措施避免農地流轉過快帶來的負面效應。

農地規?；?農業科研 生產率效應

0 引言

技術進步是實現農業現代化的根本途徑。技術進步必須依賴科研投資，盡管中國科研投資強度逐年提高，但其承擔對農業的首要驅動力作用一直未能充分發揮。農業部的最新數據顯示， 2014年底中國農業科技進步貢獻率只有55.2%[1]，與發達國家80%～90%的平均水平差距較大。事實上，中國特殊國情決定了農業的弱質性特征的長期存在與政府追求經濟增長的偏好，缺乏足夠的激勵致使完全依賴科研投入規模的提高來促進農業增長和經濟發展并不實際。在既定現實條件約束下必須尋找新的思路優化提升科技投資效率。近年來，農地流轉成為當前一項重要的土地制度安排在全國范圍大面積推進，我國農地規模與集約化程度正發生重要變化。據農業部統計，截至2014年底，全國承包耕地流轉面積3.4億畝，流轉比例達到26%，比2009年底提高17.1%，比2013年提高了4.5%。農地規?；菦Q定農戶科技需求最重要的因素之一(王玄文和胡瑞法， 2003)[2]。耕地面積越大，規模效應帶來的農戶對科技的需求被激發，科技服務需求與科研投資互相匹配，必然對農業科研的生產率效應產生影響。這便為我們探討如何提高中國農業科技驅動力提供了線索，是否可以把視角從科研投資內部拓展到外部因素，基于農地規?；暯巧钊敕治鲛r業科研投資對生產效率的作用機制，進而為提高科技促農效果提供有益的政策借鑒。

農業生產效率的提高依賴與農業科研投資是學術界取得的普遍共識。關注農地規模化與農業科研的關系的文獻可謂成果豐碩。如Hayami Yujiro and Ratan(1987)[3]的經典文獻均指出，要素稟賦是決定農業科研投資的方向和結構的重要因素。Cater and Yao(1998)[4]對中國農地流轉的研究表明，土地經營規?；哂羞呺H拉平效應和交易收益效應，有利于科技創新； Jules(1999)[5]、Chambers(2004)[6]等的研究表明，專業大戶較小農在農業科技創新中發揮了重要作用，甚至在部分試驗中成為技術創新的主角。在國內，土地與科研投資也一直是研究的熱門領域。一類文獻集中探討了農地規模對科技需求的影響，如黃季焜等(1999)[7]研究發現農民的技術選擇受到農民的收入水平、土地規模、文化程度、從業年齡以及從業性別等的影響； 曹建民等(2005)[8]認為增加土地規模不僅是農民參加技術培訓行為的誘導因素，也是提高農民技術采用愿望的重要影響因素； 王建華(2015)[9]基于江蘇地區的農戶調查，分析了農業經營主體培育與農業科技需求的關系； 二是農地制度與農業科技體制的關系，如陳風松(2010)劉漸和(2009)孫雄松(2011)[10-12]等分別就土地流轉與農業科技推廣、農業科技成果轉化機制的關系進行了研究，均認為現有的土地制度不利于現代農業技術的推廣，土地使用權流轉對當前農業技術創新將起到積極的促進作用； 三是農地流轉對科技創新的促進機理，如游和遠(2010)[13]發現，農地流轉、農業機械投入的增加與農村勞動力轉移存在相互影響機制； 羅必良(2012)[14]認為沒有土地集約化，科技創新是空談，土地適度規模經營能有效促進農業科技進步與投資能力、生產規模匹配； 魏金義和祁春節(2015)[15]認為各地要素稟賦與農業生產的非耦合程度抑制了科研投資的效果。

由此可見，盡管農地流轉與農業科研投入都是農業發展至關重要的因素，但把二者結合起來，納入統一的分析框架進行定量研究的文獻卻并不多。人多地少矛盾是中國與發達國家農業生產的根本差別，農業科技投入必須要充分考慮中國的要素稟賦條件。在政府大力推進土地集約化經營的政策背景下，農地流轉理應成為影響科技興農實績的重要變量。因此，文章擬在現有文獻的基礎上嘗試作出一些有益的探討。首先利用固定效應面板模型，檢驗農地流轉對農業科技驅動作用的影響，再利用動態門限面板模型，考察農地流轉影響農業科技投入效果的階段性特征，進而提出針對各地區不同稟賦條件，優化科技投入結構，調整科技投入策略的相關政策建議。

1 理論邏輯與待檢驗假說

1.1 農地流轉產生規模經濟效應，能緩解土地分散經營與農業科技創新的矛盾，催生新一輪的農業科技需求

土地分散經營導致農業生產缺乏經濟利益激勵，農戶對科技需求常處于被動接受狀態。農地流轉促進了農業產業化發展，經營規模擴大有利于高新技術和大中型農業機械的推廣和運用，有效促進農戶科研與生產投入的積極性和有效性，大大提高了農業經營主體對科技的需求和吸收能力。規?；洜I的目的是實現規模經濟，耕地面積越大，農戶的科技需求越強。農地集約把農民由原來的自給自足小農耕作模式推向機械化、規?；默F代經營工作崗位，也將倒逼農民學習先進生產技術，必然催生新一輪的農業科技需求，為科技轉化為生產力提供了正向激勵。土地規模經營的另一個好處是提供了成本和風險的分擔機制，傳統農戶細碎化經營的模式，并不能為政府科技供給提供充分且持續的動力?？萍紕撔滦枰袚^大的失敗風險，占有零碎土地的小農并不具備這樣的抗風險能力。伴隨著農地流轉的推進，農地細碎化狀態得到改善，農業規模經營的經濟效應逐步體現，農業盈利預期提高，經營主體抗風險能力增強，提升了農業科技創新的內在動力。

1.2 農地流轉的制度安排，促進農業經營體制與經營組織變革，為農民學習技術創造“干中學”的相互信任環境，降低技術傳播的交易成本

僵化的土地制度無法充分激勵農民創新熱情，阻礙了農業科技資源的應有驅動作用，導致農業科研成果供給與轉化低效。農地流轉作為一種制度安排，通過對土地產權的靈活分離，激活了土地經營權的交易市場。一方面促進了新型農業經營組織的培育，另一方面自動過濾掉了一部分技術水平和素質較低的勞動力，這都為農業技術溢出和擴散創造了良好環境，降低了農民學習新技術的交易成本。新技術只有快速、有效地擴散到農民手中，才能轉化為現實生產力。農民在采用新技術之前，通常會根據自己和鄰居引進試驗的新技術的表現情況決定是否采用這些技術，在邊干邊學中實現新技術由科學家的實驗室向農民田間的轉移(Rogers， 1983)[16]。土地集中經營催生的農業專業合作社等新型組織的出現，可以使農業生產主體在一個互相信任的團體內學習掌握更新的農業生產技術，有利于農業技術的充分傳播。同時，土地市場化交易機制將篩選出龍頭企業、專業大戶、新型職業農民等素質較高的經營主體，這類群體具備更強掌握農業科技知識的能力，更易于帶動其他農戶采用新技術成果，提高農戶的科技運用能力與市場經營能力。農地市場化帶動勞動力市場化，大量農民從原有土地流出，勞動力流動更加頻繁，這也為農民之間獲取和互相學習技術知識創造了良好條件，降低了“學習效應”生效的門檻。

1.3 農地流轉過快將導致規模不經濟與勞動力“擠出”等負面效應，致使科技投入對農業的正向激勵被扭曲

盡管小農是否更有效率的爭論懸而未決，但中國不同于歐美地區，人地矛盾決定了農地規模不能無限制擴大，農地規模經營應有一個最優界限。首先，農地過于集中其實是對農地壟斷經營的變相支持，導致資源配置效率低下，規模不經濟效應產生。尤其是在現實中以政府為主導的模式下，強制與非自愿流轉行為難以避免，政府利益驅動加劇了資本對農地產權的侵蝕，農地流轉規模越大，優勢農戶階層謀取自身利益現象越嚴重(李菁， 2014)[17]。其次，當前中國農地流轉對勞動力要素變化的影響，更多是體現在勞動力“擠出”而非勞動力“轉移”。農地逐步向少數經營大戶集中的過程，并不具備促進農業剩余勞動力向城市轉移的自動實現功能(游和遠， 2010)[13]。現實中更多的情況是，在城市與二三產業吸收能力有限的條件下，原有耕地上的農民中有相當一部分滯留在農村淪為無效率的剩余勞動力。更嚴重的問題是，在經歷農地流轉帶來的市場殘酷篩選和淘汰機制之后，這批勞動力的素質與能力狀況令人擔憂。因此農地流轉過快過度，受累于規模不經濟與失地農民，科技投入效果將大打折扣。

基于以上分析，本文提出以下待檢驗的假說。

假說1：在農地細碎化嚴重的規模不經濟條件制約下，農業科技投入對農業生產效率的提升作用較弱；

假說2：農地流轉帶來的農地集約化經營，能有效改善科研投入的要素替代效應，大大促進農業生產效率；

假說3：如果農地經營規模持續擴大過度，此時農業科研投入對農業的驅動效應將下降。

2 模型設定與變量說明

2.1 模型設定與指標選取

根據以上假說，為考察農地流轉條件下農業科技投資與農業生產效率的關系，首先設計一個包含農業科技投入與農地流轉的交互項的計量模型，設定如下：

TFPit=α0+β1lnRDit+β2lnRDit×FLCIit+β3FLCIit+βcvCVit+μi+εit

(1)

(1)式中，下標 i 和 t 分別表示省域和年份； μi表示與各省相關的、時間上恒定的未觀測因素，εit為隨機誤差項。TFPit代表農業生產效率，RDit代表農業科研投資，FLCIit代表農地流轉強度，CVit表示其他影響農業技術進步的控制變量，參考已有文獻，選取四個影響農業生產效率的因素作為控制變量：人力資本EDUit； 對外開放程度OPENit； 工業化水平INDit； 自然災害NALit。各變量的具體解釋說明如下：

被解釋變量：農業生產效率采用全要素生產率(TFP)衡量。運用DEA方法測度農業全要素生產率TFP。在總產出數據處理上，我們采用了各省的農業總產值并做對數化處理，投入指標包括固定資產凈值和從業人員，其中固定資產凈值采用了固定資產投資指數進行了縮減。利用DEA方法計算TFP是非常成熟的方法，可參見(Caves等， 1982)[18]的相關研究，在此不再贅述。

核心解釋變量：農業科研投資(RD)。用農業科研機構經常費用支出表示，包括科技活動支出、生產經營活動支出和其他支出。借鑒周寧(2008)[19]確定的農業科研投資的滯后期和權重將科研投資的流量轉化為存量。由于缺乏專門的科研投資價格指數，借鑒采用較多的物價指數進行了相應的平減。

控制變量：(1)農地流轉強度FLCI*由于部分農地如果園、草地等數據的不易獲得性，本文只分析耕地的情況，《中國國土資源統計年鑒》沒有公布各省份2003年以后的耕地數據，本文采用的做法是，如果相關省份年鑒公布該數據則采用該年鑒數據，如果未公布則采用農作物總播種面積與復種指數之比來計算。，游和遠(2010)[13]認為，農地流轉會導致農戶經營耕地面積改變，農地流轉強度與農戶經營耕地面積變化同向。該文借鑒其做法，以農戶戶均經營耕地面積來衡量。(2)IND：工業化水平，用各地區第二產業總產值衡量。(3)EDU：地區大專及以上人口表示。(4)OPEN：對外開放程度，該文用各省進出口總額表示。(5)NAL：自然環境條件，用各地區耕地受災面積表示。

2.2 數據說明與描述

其中農業科技投入數據來自于農業部科技教育司編制的《全國農業科技統計資料匯編》。農戶平均人數來源于《中國人口與就業統計年鑒》，由于改革開放以來農地流轉在中國一直以隱蔽形式存在， 1988年才逐步解禁被法律認可，因此該文選取1988～2012年的數據， 2008年之后國家沒有公布各省的耕地面積數據， 2009～2012年的數據依據《中國國土資源統計年鑒》、《中國國區域經濟統計年鑒》以及各省統計年鑒整理而得。其他所有指標的數據均來自《中國農業統計年鑒》以及《中國統計年鑒》，并以相應年份的不變價進行平減。各變量的描述性統計見表1。

表1 主要變量描述性統計

3 實證結果與分析

3.1 基礎回歸分析結果

Stata12.0軟件的F檢驗檢驗拒絕了混合模型(Pooled)假設，Hausman的檢驗結果顯示P值為0.0000，由此確定采用固定效應模型(FE)，回歸結果如表2所示。

表2 農地流轉對科技投入溢出效應的實證檢驗結果

從表2結果可看出，農業科研投入與農業生產效率提升具有較為明顯的正相關關系，RD系數在1%置信區間顯著為正，幾個控制變量也通過的顯著性檢驗，工業化水平(IND)的系數為0.649，是對農業生產效率影響最大的變量； 人力資本(EDU)的回歸系數為正，說明人力資本的積累有利于農業生產效率； 對外開放程度(OPEN)的回歸系數為正，證明了地區間的對外開放通過產出效應與技術外溢效應促進效率提高； 而受災面積(NAL)的回歸系數為負且通過檢驗，這些檢驗結果與已有研究的基本經驗和基本事實都是比較吻和的。農業科研投資與農地規模的交互項(RD*FLCI)的系數并未通過顯著性檢驗，考慮做進一步處理以排除內生性問題。

3.2 工具變量2SLS與GMM估計結果

由于模型中各變量可能在作用于TFP的同時又受到TFP的影響，即存在內生性問題，而內生性問題的存在會導致初步估計結果有偏和非一致。該文參照邵敏和黃久麗(2010)[20]的做法，分別選取核心解釋變量RD、科研投資與農地流轉的交互項(RD*FLCI)的滯后一期項作為工具變量，以處理內生性問題。

首先，Hausman內生性檢驗結果的卡方統計值(P值)為62.15(0.0000)，拒絕了解釋變量外生性的原假設。再將選取的工具變量與模型中所有變量進行回歸，發現所有工具變量都在1%的統計水平上顯著，回歸方程的擬合優度為0.8136，這表明通過檢驗的工具變量與內生變量之間是強相關的，隨后運用過度識別檢驗方法得到的Sargan檢驗結果接受工具變量獨立于2SLS估計的殘差的原假設，表明選取的工具變量是合適的。進一步采用工具變量的兩階段最小二乘法進行估計，在存在內生變量的情況下，該文回歸結果如表2第3列所示，與未考慮內生性的回歸結果相比，我們可以得到結論：在控制了變量內生性后，回歸結果中(RD*FLCI)項的估計系數與之前相近，但統計的顯著性水平達到1%，說明農地流轉強度的確影響了RD投入的TFP增長效應，此外其他幾個變量檢驗結果與初步檢驗結果一致，這與已有研究的基本經驗和現實情況吻合。

為防止異方差的存在造成有偏估計，該文進一步采用最優GMM 估計，對兩階段最小二乘法的估計結果進行穩健性檢驗，回歸結果如表2所示，各變量系數值、符號方向及顯著性水平2SLS比較接近，這充分體現了檢驗結果的有效性和模型的穩健性，檢驗結果也證明了前文理論假設的合理性。

3.3 門限回歸分析

上述帶交互項的線性模型證實了農地流轉對農業科技驅動力的影響，但這種影響是一開始就表現為抑制作用，還是在不同的階段呈現不同特征？即是否存在農地流轉的門限效應有待考證。門限特征的研究有利于針對不同要素稟賦區間采取差異化政策，達到科研投資對生產效率的促進作用最大化。為此，該文根據假設所述以及上一部分的實證結果，以FLCI為門限檢測值，考慮到可能存在多個門限關鍵點的情況，構建動態面板門限模型如下(2)式：

LnTFPit=μi+β1LnRDit·I(FLCIit≤γ1)+β2LnRD·I(γ1

(2)

進行門檻效應檢驗需要解決兩個方面的問題：一是估計門檻值及其系數； 二是對門檻效應進行顯著性檢驗，又分為門限效應的顯著性檢驗與門限估計值的真實性檢驗。該文根據Hansen(1999)[21]的思路，首先對門限效應進行檢驗。以農地流轉強度(FLCI)為門限變量，并利用Hansen的三步法確定變量的門檻值，估計結果如表3。

表3 門限效應估計與門限值檢驗結果

表3結果表明，門檻變量FLCI存在雙門檻值，各門限值也在置信區間給出。檢驗過門檻效應后，接下來對門限模型進行回歸檢驗以確定影響系數，結果如表4所示。

門限回歸中農業科研投資系數和控制變量系數均在1%和5%的顯著性水平上顯著，方向與固定效應回歸的結果一致。這再次驗證了科研投資績效依賴于農地流轉，并且進一步得出了由農地規模(FLCI)的確定的階段性特征。當農地流轉強度低于0.341 1(hm2/戶)時，農業科研投資效果微弱，隨著農地集約程度增加，戶均耕地面積處于[0.341 1， 1.422 1]區間時，農業科研投資對農業全要素生產率的影響系數為0.053 3，科研對農業生產的提升效果充分發揮，而當農地規?？缭降诙€門檻(1.4221)后，影響系數下降到0.023，此區間科技投入對生產效率的提升效應呈遞減趨勢。上述估計結果再次證實了前文提出的3個假說。表5是根據門限值將樣本分組。

表4 門限模型參數的估計結果

表5 根據農地流轉強度劃分的省份分布

4 結論與啟示

4.1 結論

該文基于1998～2012年中國31個省的面板數據，考察農地流轉與農業科技驅動力的關系。固定效應模型的分析結果表明，科技投入對農業生產效率提升的效果，受到農地流轉的制約； 隨后的動態面板門限模型也有力印證了前文提出的三個假說，結果顯示，農地流轉存在兩個顯著的門限值。當戶均農地規模低于第一個門限值時，農業耕種與生產處于零碎化的小農耕種狀態，農戶技術需求偏低，技術溢出和擴散效應無法體現，科技投入無法有效促進成果轉化，對農業生產效率的影響極其微弱。隨著農地流轉的推進，農地經營規?？缭降谝粋€門檻進入第二區間，科技投入的生產率效應凸顯，此區間科技促農的效果最好，科技的生產力優勢得以充分體現。但當農地面積跨越第二個門限，科技促農系數又降低，科技的要素替代功能顯著減弱，說明農地過度集中導致科技促農效果打折。

4.2 啟示

該文的結論有助于我們解釋，增加農業科技投入難以取得良好效果的事實，并能由此得到一些有益的啟示：(1)在中國農業科技資源有限的約束下，必須結合區域要素稟賦條件，適應區域科技需求，優化科技投入配置，才能保證科技對農業的首要驅動力作用充分發揮； (2)在農地細碎化嚴重的地區如廣州、浙江等省，應繼續推進農地規模經營，加快農業生產規模化、集約化，為該地區農業吸收科技要素、促進科技成果轉化創造外部環境； (3)在處于第二區間，農業科技投入回報最高的地區，農地規模水平與農業科技吸收能力耦合性高，政府應把科技資源向這些地區集中，確保農業科技投入的連續性； (4)在跨越了第二門限值的地區如新疆、寧夏、吉林、黑龍江、內蒙古等省，政府應該高度重視農地過度集中帶來的負面效應，保證農業科技投入與科技需求匹配，防止科技投入的效率損失問題； (5)政府應嚴厲打擊“非自愿流轉”現象，杜絕“假流轉、真騙補”等市場異化行為，安置好失地農民，以農地流轉為契機，打造農業科研良好的制度環境，協調好科技投入與農地流轉的關系，形成最大合力共同推進農業發展。

[1] http：//news.xinhuanet.com/politics/2014-01/09/c_118905129.htm

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THE EFFECT OF AGRICULTURAL LAND SCALE ON THE AGRICULTURAL RESEARCH PRODUCTIVITY*

Chen Ming1，2, Zhou Faming2，3

(1. College of Economic management, Nanhua university, Hengyang, Hunan 421001, China;2. College of economics, Hunan agricultural university, Changsha 410128, China;3.Hunan institute of humanities science and technology, Loudi 417000, China)

Taking the farmland circulation as the research object, based on panel data of 31 provinces from 1988-2012 in China, this paper analyzed the effect of agricultural research input on the agricultural production efficiency using the fixed effects panel model and the threshold effect model. The results showed: the farmland transfer directly affected agricultural production efficiency with non-linear characteristics. When the scale of agricultural land was lower than the first threshold, the scientific input had little effect on the agricultural productivity, but the effect would increase when the land transfer scale was promoted until the second threshold. Therefore, under the circumstance of the lack of agricultural science and technology input, it put forward that it should increase the rational input of the agricultural science and technology, optimize regional spatial layout of agricultural research, enhance the productivity growth effect of agricultural research investment, and avoid the negative effect of excessive farmland transfer.

farmland scale; agricultural research; productivity effect

10.7621/cjarrp.1005-9121.20160923

2015-11-26

陳鳴(1977—)，男，湖南常德人，博士、講師。研究方向：農業經濟管理。Email： 15166828@qq.com

*資助項目：教育部人文社科青年基金項目“中國家庭農場扶持政策的實施效果評價及優化研究”(16YJC790007)； 湖南省教育廳優秀青年項目“經濟增長與碳減排雙重約束下湖南省低碳潛力情景預測及路徑優化研究”(16B233)

F301

A

1005-9121[2016]09-0142-07